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Objectifs de la formation

Comprendre les concepts fondamentaux de TensorFlow et du machine learning

Installer, configurer et utiliser TensorFlow pour des projets réels

Créer, entraîner et évaluer des modèles de deep learning (réseaux de neurones) avec TensorFlow

Savoir traiter des datasets (texte, image, numérique) et préparer des pipelines de données

Implémenter des réseaux de neurones convolutifs (CNN) et récurrents (RNN) pour des applications avancées

Déployer et exporter un modèle TensorFlow pour la production

Programme

Jour 1Introduction à TensorFlow et au Machine Learning

Présentation de l'écosystème TensorFlow, installation, premiers scripts. Concepts clés du machine learning supervisé et non supervisé. Exécution sur CPU et GPU. Présentation des tensors, opérations de bases, flux de calcul. Exercices d’initiation.

Jour 2Création et Entraînement de Modèles Neuronaux

Programmation de modèles séquentiels et fonctionnels avec Keras. Construction d’un modèle de classification d’images sur MNIST. Préparation et prétraitement des données. Gestion de l’overfitting, validation croisée, early stopping. Visualisation avec TensorBoard. Exercices pratiques approfondis.

Jour 3Applications Avancées et Déploiement

Implémentation de réseaux convolutifs (CNN) pour la vision, introduction aux réseaux récurrents (RNN), gestion de séquences et datasets textuels, word embeddings. Exportation, sauvegarde et conversion de modèles TensorFlow pour mobile/web. Notions de déploiement en production sur cloud/serveur. Bilan, QCM final, coaching de projet personnel.

Méthode d'évaluation

Évaluation continue avec études de cas pratiques et mini-projets
QCM final de validation des connaissances
Présentation facultative d’un mini-projet d’application TensorFlow

Méthode d'apprentissage

Cours interactifs avec démonstrations live-coding
Exercices pratiques approfondis à chaque étape
Études de cas concrets (traitement image, texte et données numériques)
Support de cours complet fourni (PDF, notebooks Jupyter)
Accès à un espace de partage de code

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Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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